Khi thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu, bạn có thể sử dụng nhiều phương pháp, cách tiếp cận và công cụ. Tuy nhiên, hôm nay, chúng ta chỉ tập trung vào một yếu tố duy nhất: lý do tại sao bạn nên sử dụng Python cho khoa học dữ liệu và việc chọn môi trường FPT Polytechnic là nơi bắt đầu sự nghiệp của mình.
Bài viết này cho bạn biết lý do tại sao các nhà khoa học dữ liệu dựa vào Python để phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Bài viết liệt kê những lý do chính tại sao Python được ưa chuộng, lợi ích của việc sử dụng Python và cách Python được sử dụng cho khoa học dữ liệu. Bài viết cũng bao gồm một số môn từ cơ bản tới nâng cao, các bạn được các chuyên gia giàu kinh nghiệm cầm tay chỉ việc với các bước thực hiện từ cơ bản tới nâng cao, mà bạn có thể tham gia để tìm hiểu cách sử dụng Python cho khoa học dữ liệu.
Nhưng trước khi đi sâu vào Python và khoa học dữ liệu, hãy cùng giải thích ý nghĩa của ngôn ngữ lập trình Python. Nào chúng ta cùng nghiên cứu về con Trăn hoa vàng (Python) này nha.
- Tổng quan ngắn gọn về Python
Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, đa năng hỗ trợ các mô hình lập trình có cấu trúc, hướng đối tượng và chức năng. Nó được tạo ra vào cuối những năm 1980 bởi lập trình viên người Hà Lan Guido van Rossum, người muốn tạo ra một ngôn ngữ lập trình bắt nguồn từ ngôn ngữ lập trình ABC nhưng cũng hấp dẫn các Hacker Unix/C. Tên gọi này gợi nhớ đến đoàn hài kịch nổi tiếng của Anh Monty Python’s Flying Circus.”
Hiện đang ở phiên bản thứ ba, Python là một trong năm ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất hiện nay, ngang hàng với JavaScript, HTML/CSS, SQL và TypeScript.
Vậy tại sao, trong năm ngôn ngữ lập trình hàng đầu đó, bạn nên học Python cho khoa học dữ liệu? Bạn sẽ thấy rằng lý do sử dụng Python cho phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu cũng chính là lý do bạn nên học ngôn ngữ này, ngay cả khi vị trí của bạn không liên quan đến khoa học dữ liệu.
- Phân tích dữ liệu so với Khoa học dữ liệu
Hãy làm rõ hai thuật ngữ này và xác định điểm khác biệt của chúng. Các nhà khoa học dữ liệu trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu, trong khi các nhà phân tích dữ liệu sử dụng dữ liệu để giải quyết các câu hỏi hàng ngày được đặt ra trong khi điều hành một doanh nghiệp. Các nhà phân tích dữ liệu tập trung nhiều hơn vào hiện tại, trong khi các nhà khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu có sẵn để dự đoán một điều gì đó sẽ diễn ra như thế nào trong tương lai. Vì vậy, các nhà khoa học dữ liệu phải có sự nhạy bén trong kinh doanh, trong khi các nhà phân tích dữ liệu phải biết cách sử dụng các công cụ bảng tính.
Ngoài ra, có nhiều tình huống mà sự khác biệt giữa các nghề này có thể rõ ràng hơn, dẫn đến đôi khi mọi người cần làm rõ hai khái niệm này. Tuy nhiên, do bản chất chồng chéo của phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu, Python là cần thiết trong cả hai trường hợp. Do đó, cho dù bạn là nhà phân tích dữ liệu hay nhà khoa học dữ liệu, việc hiểu Python là rất quan trọng.
- Tại sao nên sử dụng Python cho khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu?
- Dễ học và dễ hiểu: Python có đường cong học tập tương đối thấp, nhấn mạnh vào khả năng đọc và tính đơn giản, khiến nó trở nên hoàn hảo cho các lập trình viên ở mọi trình độ. Các tác vụ trong Python yêu cầu ít dòng mã hơn, do đó bạn có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc lập trình và ít thời gian hơn cho việc vật lộn với mã. Tính đơn giản của Python khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời cho những người mới bắt đầu lập trình để học khoa học dữ liệu.
- Mã nguồn mở: Về giá cả, bạn không thể đánh bại “miễn phí”. Python miễn phí sử dụng và phân phối, và các thư viện hỗ trợ của nó cũng miễn phí.
- Có khả năng mở rộng cao: Python là tất cả về tính linh hoạt và khả năng mở rộng. Một người hoặc năm nghìn người có thể làm việc trên cùng một dự án bằng Python. Tính linh hoạt của ngôn ngữ cho phép nó được sử dụng trong nhiều dự án và cho vô số mục đích. Nó chạy trên hầu hết mọi nền tảng và hệ điều hành và giao diện với hầu hết các dịch vụ hỗ trợ API và các thư viện chính. Python rất tiện dụng khi các chức năng và tác vụ phân tích dữ liệu phải được tích hợp với các ứng dụng web và nền tảng điện toán đám mây hoặc như một phần của một dự án phức tạp, quan trọng hơn. Ngoài ra, Python tương thích với Hadoop, nền tảng dữ liệu lớn nguồn mở quan trọng và phổ biến nhất.
- Nó có một thư viện rộng lớn và sự hỗ trợ của cộng đồng: Nói về thư viện, số lượng thư viện đã tăng vọt qua nhiều năm, nhiều thư viện trong số đó hỗ trợ các nhiệm vụ khoa học dữ liệu như phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Python có một cộng đồng rộng lớn, năng động đã thiết kế nhiều thư viện có giá trị hơn của ngôn ngữ này. Số lượng thư viện vượt quá 137.000, bao gồm NumPy, Pillow, Scrapy, Requests, Tkinter, Six, Pandas, SciPy, Scikit-Learn và PyMySQL. Tóm lại là: Sự phổ biến tuyệt đối của Python có nghĩa là có nhiều thư viện miễn phí hơn để lựa chọn, điều này khiến Python trở thành một công cụ đa năng và là lựa chọn hợp lý nhất cho các nhà khoa học dữ liệu và những người khác, bao gồm các chuyên gia trong giới công nghiệp và học thuật.
- Nó nổi trội trong lĩnh vực học máy và thuật toán: Python là một nguồn tài nguyên lý tưởng cho các dự án học máy vì có rất nhiều thư viện học máy có sẵn. Thư viện học máy của Google, TensorFlow, được phát triển bằng Python và các thư viện như PyBrain và scikit-learn factor trong việc phát triển các thuật toán hồi quy, phân loại và phân cụm. Ngoài ra, bản chất của Python giúp các kỹ sư học máy dễ dàng “tính toán”, một yếu tố quan trọng trong việc triển khai các thuật toán.
- Không phụ thuộc vào nền tảng: Python cho phép các nhà phát triển chạy mã của họ trên Windows, Linux, Mac OS X và UNIX. Với hầu hết mọi hệ điều hành, bạn có thể chạy Python ở bất kỳ đâu, trên bất kỳ máy nào.
- Đây là một kỹ năng tuyệt vời để có trong sơ yếu lý lịch của bạn: Nhiều vị trí khoa học dữ liệu, kỹ thuật phần mềm, học máy và trí tuệ nhân tạo yêu cầu ít nhất một kiến thức cơ bản về Python. Có một ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi như vậy trong sơ yếu lý lịch hoặc CV của bạn không có gì bất lợi.
Có nhược điểm nào khi sử dụng Python cho khoa học dữ liệu không?
Ví dụ, nó không phù hợp để tạo ứng dụng di động, điều này có thể gây ra vấn đề khi xét đến mức độ phổ biến rộng rãi của ứng dụng di động. Ngoài ra, Python chạy chậm hơn các ngôn ngữ biên dịch, tiêu thụ nhiều bộ nhớ và quá trình thu gom rác của nó có thể dẫn đến tình trạng mất bộ nhớ cao.
- Python được sử dụng như thế nào trong khoa học dữ liệu?
Python thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu, tự động hóa hoặc viết kịch bản, học máy, phát triển web, thử nghiệm phần mềm và tạo mẫu. Ngoài ra, Python được sử dụng trong ngành công nghiệp trò chơi để tạo nguyên mẫu, phân tích tài chính định lượng và định tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO). Nhiều công ty lớn sử dụng Python cho khoa học dữ liệu, bao gồm Facebook, Google, YouTube, Intel, IBM, Instagram, Netflix và Spotify.
Cụ thể, các nhà khoa học dữ liệu thường xuyên sử dụng Python cho các ứng dụng như:
- Tầm nhìn máy tính (Computer vision). Tầm nhìn máy tính là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và máy học, bao gồm các thuật toán học và phương pháp chuyên biệt để diễn giải những gì máy tính nhìn thấy và quyết định phương hướng hành động.
- Phân tích dữ liệu (Data Analystics). Phân tích dữ liệu bao gồm việc thu thập, chuyển đổi và sắp xếp dữ liệu để tạo ra các quyết định sáng suốt, dựa trên dữ liệu và dự đoán tương lai. Ngoài ra, phân tích dữ liệu giúp tìm ra các giải pháp khả thi cho các vấn đề kinh doanh.
- Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization). Hình ảnh hóa dữ liệu trình bày dữ liệu dưới dạng đồ họa hoặc dưới dạng hình ảnh, giúp tổ chức dễ dàng hiểu được khối lượng dữ liệu lớn. Ưu điểm này cho phép người ra quyết định xác định xu hướng và mô hình hiệu quả và đưa ra quyết định tốt hơn.
- Học sâu (Deep learning). Học sâu được phân loại là một tập hợp con của học máy sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để mô hình hóa và giải quyết các vấn đề khó, phức tạp.
- Xử lý hình ảnh (Image processing). Xử lý hình ảnh liên quan đến việc sử dụng thuật toán máy tính để sửa đổi và phân tích hình ảnh kỹ thuật số. Xử lý hình ảnh nâng cao chất lượng hình ảnh, trích xuất thông tin hữu ích và tạo ra hình ảnh phù hợp để phân tích hoặc diễn giải thêm.
- Học máy (Machine Learning). Học máy là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có thể học hoặc cải thiện hiệu suất dựa trên dữ liệu mà chúng sử dụng. Nguyên lý học máy cho phép máy học mà không cần sự can thiệp của con người.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một lĩnh vực AI liên quan đến tương tác ngôn ngữ giữa máy tính và con người. NLP phân tích, hiểu và tạo ra văn bản và lời nói ngôn ngữ tự nhiên. NLP nhằm mục đích cho phép máy tính hiểu và diễn giải ngôn ngữ của con người, giống như cách con người xử lý ngôn ngữ.
Python được sử dụng rộng rãi cho khoa học dữ liệu, vì vậy hầu hết các vị trí khoa học dữ liệu đều yêu cầu ít nhất một sự hiểu biết cơ bản về ngôn ngữ lập trình. Python là một ngôn ngữ hướng đối tượng, mục đích chung và động hỗ trợ nhiều mô hình, từ lập trình chức năng đến lập trình có cấu trúc và thủ tục.
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rất phổ biến, phát triển nhanh, với nhiều việc làm được tạo ra mỗi ngày. Nếu lĩnh vực này khơi dậy sự quan tâm của bạn, hãy cân nhắc chương trình về khoa học dữ liệu này bao gồm tất cả những điều chính bạn cần biết, bao gồm cách sử dụng Python cho khoa học dữ liệu (thầy Trần Tuấn Phong, Tạ Đăng Chí). Các thuật toán học máy từ cơ bản tới chuyên sâu ứng dụng trong các ngành với thầy Tạ Đăng Chí chuyên gia về Machine Learning, Deep Leaning và khoa học dữ liệu.
Bạn cũng sẽ có được các kỹ năng AI tạo sinh bằng cách làm việc với các công cụ như DALL-E, ChatGPT và Midjourney với thầy Tạ Đăng Chí, cô Ngô Thị Thu, thầy Hoàng Quốc Việt. Vì vậy, nếu bạn đang tìm kiếm một sự nghiệp an toàn và mức lương tuyệt vời, hãy bắt đầu quá trình bằng cách đăng ký trại huấn luyện trực tuyến này và chuẩn bị các kỹ năng khoa học dữ liệu cần thiết.
Giảng viên Tạ Đăng Chí
Bộ môn Ứng dụng phần mềm
FPT Polytechnic Hà Nội
